一种OTN网络优化方法及系统与流程

本发明涉及通信，尤其是一种otn网络优化方法及系统。

背景技术：

1、otn高速率网络技术是缓解网络通信带宽高负载的首选技术。由于海量带宽带来的otn网络结构的复杂性，如何确保其稳定运行的管理维护问题在行业内备受关注。用于描述信号强度和噪声强度之间比率的光信噪比(osnr)是衡量otn网络信号质量的一个重要性能指标，因此，高效的计算osnr指标的方法对于otn网络的管理维护、指导otn网络结构的优化、满足otn网络传输需求下的路由选择和配分，均有着重要意义。

2、但是otn网络的复杂性导致其实际结构不一而同，特别是超长距和连续长距链路对网络传播的性能影响明显，导致实际传输过程中的光纤衰减值与放大器增益并不可忽略，而且输出端的噪声功率难以直接测量，使得这种类型的传输网络需要从系统整体来考虑，因而现有的osnr计算方法在实际中通常有此类适用场景的局限性。其参数过多还导致该计算方法费时费力易出错，因此，适配各种实际场景的通用性的osnr自动化计算问题亟待解决。

3、此外，对于需要增加网络传输面积和提升传输信号的otn网络结构优化，如节点变化和链路长度变化，其网络结构优化的确定方案也需要通过osnr的计算结果来指导，这个计算过程需要根据实际网络结构优化前后的各种参数进行计算，其涉及的参数类型复杂、参数数量多、变量多，因而采用人工或者非通用性的计算方式往往会费时费力且容易出错，更不容易在涉及网络结构变化时找到符合实际的最优解，所以如何实现自动化方法，使其可以根据osnr的计算来指导otn网络结构的优化依然值得被思考。

技术实现思路

1、为解决上述现有技术问题，本发明提供一种otn网络优化方法及系统，能够适配复杂如超长距和连续长距链路对otn网络传播的性能影响下的osnr计算问题，从而依据osnr的计算来对otn网络结构进行优化。

2、本技术实施例第一方面公开了一种otn网络优化方法，所述方法包括：

3、获取光传送网otn网络的网络参数；其中，所述网络参数包括otn网络中的光传送模块otm数量、每个所述otm增益、外部噪声系数、放大器增益以及输入噪声功率；

4、根据所述otn网络的网络参数计算所述otn网络的光信噪比osnr；

5、根据所述otn网络的osnr对所述otn网络进行优化。

6、作为一种可选的实施方式，在本实施例的第一方面中，所述otn网络的osnr包括网络节点osnr以及网络路径osnr；

7、所述根据所述otn网络的osnr对所述otn网络进行优化，包括：

8、确定所述otn网络的新增节点的数量，并根据所述新增节点的数量确定osnr阈值；

9、根据所述otn网络中每个网络节点的网络节点osnr、网络路径osnr以及所述osnr阈值，确定所述新增节点的目标位置，以根据所述新增节点的目标位置对所述otn网络进行优化。

10、作为一种可选的实施方式，在本实施例的第一方面中，所述otn网络为级联网络；所述otn网络至少包括第一节点和第二节点；所述新增节点设置在所述第一节点和第二节点之间；

11、所述确定所述otn网络的新增节点的数量，并根据所述新增节点的数量确定osnr阈值，包括：

12、根据otn网络所连接的设备的最小额定输入功率，确定所述第一节点对应的输入功率以及所述第二节点对应的输入功率；

13、根据所述第一节点对应的输入功率、所述第二节点对应的输入功率以及所述otn网络的osnr，确定第一节点和/或所述第二节点的osnr；

14、根据第一节点和/或所述第二节点的osnr，确定osnr阈值。

15、作为一种可选的实施方式，在本实施例的第一方面中，所述otn网络的osnr包括所述otn网络包含的每个路由的osnr；

16、所述根据所述otn网络的osnr对所述otn网络进行优化，包括：

17、采用非劣遗传算法以及拥挤距离测算公式，对每个所述路由的osnr进行迭代计算；

18、根据计算结果对所述otn网络包含的路由进行选择，确定目标路由，以根据所述目标路由对所述otn网络进行优化。

19、作为一种可选的实施方式，在本实施例的第一方面中，所述根据计算结果对所述otn网络包含的路由进行选择，确定目标路由，以根据所述目标路由对所述otn网络进行优化，包括：

20、根据计算结果对所述otn网络包含的路由进行选择，确定第一路由；

21、根据所述otn网络的网络参数，计算每个所述第一路由的osnr；

22、采用非劣遗传算法以及拥挤距离测算公式，对每个所述第一路由的osnr进行迭代计算，并根据所述计算结果对所述第一路由进行选择，确定第二路由；

23、迭代上述过程，直至确定目标路由；所述目标路由为满足迭代条件时所确定的路由。

24、作为一种可选的实施方式，在本实施例的第一方面中，在所述获取光传送网otn网络的网络参数之后，所述方法还包括：

25、根据预设的网络参数筛选规则对所述网络参数进行筛选，确定目标网络参数；

26、所述根据所述otn网络的网络参数计算所述otn网络的光信噪比osnr，包括：

27、根据所述目标网络参数计算所述otn网络的光信噪比osnr。

28、作为一种可选的实施方式，在本实施例的第一方面中，所述根据所述otn网络的网络参数计算所述otn网络的光信噪比osnr，包括：

29、根据所述otn网络包含的每个放大器的放大器增益、每个所述放大器之间的光纤衰减值、输入噪声功率、外部噪声系数、otn网络中的光传送模块otm数量以及每个所述otm增益，确定所述otn网络总噪声；

30、获取所述otn网络的输出总功率，并根据所述输出总功率以及所述otn网络总噪声，确定所述otn网络的光信噪比osnr。

31、本技术实施例第二方面公开了一种otn网络优化系统，所述系统包括：

32、数据采集模块，用于获取光传送网otn网络的网络参数；其中，所述网络参数包括otn网络中的光传送模块otm数量、每个所述otm增益、外部噪声系数、放大器增益以及输入噪声功率；

33、osnr计算模块，用于根据所述otn网络的网络参数计算所述otn网络的光信噪比osnr；

34、网络优化模块，用于根据所述otn网络的osnr对所述otn网络进行优化。

35、作为一种可选的实施方式，在本实施例的第二方面中，所述网络优化模块包括结构优化单元；所述otn网络的osnr包括网络节点osnr以及网络路径osnr；

36、所述结构优化单元，用于确定所述otn网络的新增节点的数量，并根据所述新增节点的数量确定osnr阈值；

37、根据所述otn网络中每个网络节点的网络节点osnr、网络路径osnr以及所述osnr阈值，确定所述新增节点的目标位置，以根据所述新增节点的目标位置对所述otn网络进行优化。

38、作为一种可选的实施方式，在本实施例的第二方面中，所述网络优化模块包括路由选择单元；所述otn网络的osnr包括所述otn网络包含的每个路由的osnr；

39、所述路由选择单元，用于采用非劣遗传算法以及拥挤距离测算公式，对每个所述路由的osnr进行迭代计算；

40、根据计算结果对所述otn网络包含的路由进行选择，确定目标路由，以根据所述目标路由对所述otn网络进行优化。

41、本技术实施例第三方面公开了一种电子设备，所述电子设备包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现本技术实施例公开的任意一种otn网络优化方法。

42、本技术实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本技术实施例公开的一种otn网络优化方法。

43、本发明的有益效果体现在，获取光传送网otn网络的网络参数；其中，网络参数包括otn网络中的光传送模块otm数量、每个otm增益、外部噪声系数、放大器增益以及输入噪声功率；根据otn网络的网络参数计算otn网络的光信噪比osnr；根据otn网络的osnr对otn网络进行优化。能够有效地解决了不同实际场景下otn网络的osnr的计算通用性问题，也解决了otn网络优化时带来的新增参数的不确定值影响的计算复杂和最优网络结构难以找到的问题。用户仅需要测量被维护网络的通用性参数信息，即可根据模型自动化的进行求解出osnr，并根据计算结果对otn网络进行日常管理或者对网络结构进行优化。